Performance improvement of 5G Wireless Systems through adaptive grouping of users
L’amélioration des performances des systèmes sans fil 5G par groupements adaptatifs des utilisateurs
Résumé
5G is envisioned to tackle, in addition to a considerable increase in traffic volume, the task of connecting billions of devices with heterogeneous service requirements. In order to address the challenges of 5G, we advocate a more efficient use of the available information, with more service and user awareness, and an expansion of the RAN intelligence. In particular, we focus on two key enablers of 5G, namely massive MIMO and proactive caching. In the third chapter, we focus on addressing the bottleneck of CSI acquisition in TDD Massive MIMO. In order to do so, we propose novel spatial grouping schemes such that, in each group, maximum coverage of the signal’s spatial basis with minimum overlapping between user spatial signatures is achieved. The latter enables to increase connection density while improving spectral efficiency. TDD Massive MIMO is also the focus of the fourth chapter. Therein, based on the different rates of wireless channels aging, CSI estimation periodicity is exploited as an additional DoF. We do so by proposing a dynamic adaptation of the TDD frame based on the heterogeneous channels coherence times. The Massive MIMO BSs are enabled to learn the best uplink training policy for long periods. Since channel changes result primarily from device mobility, location awareness is also included in the learning process. The resulting planning problem was modeled as a two-time scale POMDP and efficient low complexity algorithms were provided to solve it. The fifth chapter focuses on proactive caching. We focus on improving the energy efficiency of cache-enabled networks by exploiting the correlation in traffic patterns in addition to the spatial repartition of requests. We propose a framework that strikes the optimal trade-off between complexity and truthfulness in user behavior modeling through adaptive content popularity-based clustering. It also simplifies the problem of content placement, which results in a rapidly adaptable and energy efficient content allocation framework.
5G est prévu pour s'attaquer, en plus d'une augmentation considérable du volume de trafic, la tâche de connecter des milliards d'appareils avec des exigences de service hétérogènes. Afin de relever les défis de la 5G, nous préconisons une utilisation plus efficace des informations disponibles, avec plus de sensibilisation par rapport aux services et aux utilisateurs, et une expansion de l'intelligence du RAN. En particulier, nous nous concentrons sur deux activateurs clés de la 5G, à savoir le MIMO massif et la mise en cache proactive. Dans le troisième chapitre, nous nous concentrons sur la problématique de l'acquisition de CSI dans MIMO massif en TDD. Pour ce faire, nous proposons de nouveaux schémas de regroupement spatial tels que, dans chaque groupe, une couverture maximale de la base spatiale du signal avec un chevauchement minimal entre les signatures spatiales des utilisateurs est obtenue. Ce dernier permet d'augmenter la densité de connexion tout en améliorant l'efficacité spectrale. MIMO massif en TDD est également au centre du quatrième chapitre. Dans ce cas, en se basant sur les différents taux de vieillissement des canaux sans fil, la périodicité d'estimation de CSI est supplémentaire. Nous le faisons en proposant un exploité comme un degré de liberté supplémentaire. Nous le faisons en proposant une adaptation dynamique de la trame TDD en fonction des temps de cohérence des canaux hétérogènes. Les stations de bases MIMO massif sont capables d'apprendre la meilleure politique d’estimation sur le uplink pour de longues périodes. Comme les changements de canaux résultent principalement de la mobilité de l'appareil, la connaissance de l'emplacement est également incluse dans le processus d'apprentissage. Le problème de planification qui en a résulté a été modélisé comme un POMDP à deux échelles temporelles et des algorithmes efficaces à faible complexité ont été fournis pour le résoudre. Le cinquième chapitre met l'accent sur la mise en cache proactive. Nous nous concentrons sur l'amélioration de l'efficacité énergétique des réseaux dotes de mise en cache en exploitant la corrélation dans les modèles de trafic en plus de la répartition spatiale des demandes. Nous proposons un cadre qui établit un compromis optimal entre la complexité et la véracité dans la modélisation du comportement des utilisateurs grâce à la classification adaptative basée sur la popularité du contenu. Il simplifie également le problème du placement de contenu, ce qui se traduit par un cadre d'allocation de contenu rapidement adaptable et économe en énergie.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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